論文の概要: Baichuan Alignment Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14940v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 03:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:01.556434
• Title: Baichuan Alignment Technical Report
• Title（参考訳）: バイチュアンアライメント技術報告
• Authors: Mingan Lin, Fan Yang, Yanjun Shen, Haoze Sun, Tianpeng Li, Tao Zhang, Chenzheng Zhu, Tao Zhang, Miao Zheng, Xu Li, Yijie Zhou, Mingyang Chen, Yanzhao Qin, Youquan Li, Hao Liang, Fei Li, Yadong Li, Mang Wang, Guosheng Dong, Kun Fang, Jianhua Xu, Bin Cui, Wentao Zhang, Zenan Zhou, Weipeng Chen,
• Abstract要約: ベイチュアン・アライメント(Baichuan Alignment)は、ベイチュアン級数のモデルで用いられるアライメント手法の詳細な解析である。 プロセスは、Prompt Augmentation System (PAS)、Supervised Fine-Tuning (SFT)、Preference Alignmentの3つの主要なステージにまたがる。 Baichuan-Instructはコア機能を大幅に改善し、ユーザエクスペリエンスは17%から28%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.98285054572253
• License:
• Abstract: We introduce Baichuan Alignment, a detailed analysis of the alignment techniques employed in the Baichuan series of models. This represents the industry's first comprehensive account of alignment methodologies, offering valuable insights for advancing AI research. We investigate the critical components that enhance model performance during the alignment process, including optimization methods, data strategies, capability enhancements, and evaluation processes. The process spans three key stages: Prompt Augmentation System (PAS), Supervised Fine-Tuning (SFT), and Preference Alignment. The problems encountered, the solutions applied, and the improvements made are thoroughly recorded. Through comparisons across well-established benchmarks, we highlight the technological advancements enabled by Baichuan Alignment. Baichuan-Instruct is an internal model, while Qwen2-Nova-72B and Llama3-PBM-Nova-70B are instruct versions of the Qwen2-72B and Llama-3-70B base models, optimized through Baichuan Alignment. Baichuan-Instruct demonstrates significant improvements in core capabilities, with user experience gains ranging from 17% to 28%, and performs exceptionally well on specialized benchmarks. In open-source benchmark evaluations, both Qwen2-Nova-72B and Llama3-PBM-Nova-70B consistently outperform their respective official instruct versions across nearly all datasets. This report aims to clarify the key technologies behind the alignment process, fostering a deeper understanding within the community. Llama3-PBM-Nova-70B model is available at https://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70B.
• Abstract（参考訳）: ベイチュアン・アライメント(Baichuan Alignment)は、ベイチュアン級数のモデルで用いられるアライメント手法の詳細な解析である。 これは、AI研究を進める上で貴重な洞察を提供する、業界初のアライメント方法論の包括的な説明である。 最適化手法,データ戦略,機能強化,評価プロセスなど,アライメントプロセスにおけるモデル性能を向上させる重要なコンポーネントについて検討する。 プロセスは、Prompt Augmentation System (PAS)、Supervised Fine-Tuning (SFT)、Preference Alignmentの3つの主要なステージにまたがる。 遭遇した問題、適用された解決策、改善が完全に記録されている。 確立されたベンチマークの比較を通じて、Baichuan Alignmentによって実現された技術的進歩を強調します。 Baichuan-Instructは内部モデルであり、Qwen2-Nova-72BとLlama3-PBM-Nova-70BはQwen2-72BとLlama-3-70Bのベースモデルである。 Baichuan-Instructは、ユーザーエクスペリエンスが17%から28%まで向上するなど、コア機能の大幅な改善を示し、特別なベンチマークで非常によく機能する。 オープンソースのベンチマーク評価では、Qwen2-Nova-72BとLlama3-PBM-Nova-70Bは、ほぼすべてのデータセットで、それぞれの公式インストラクションバージョンを一貫して上回っている。 本報告は、アライメントプロセスの背景にある重要な技術を明らかにすることを目的としており、コミュニティ内での深い理解を促進することを目的としている。 Llama3-PBM-Nova-70Bモデルはhttps://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70Bで利用可能である。

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